不知道从什么时候起,人们开始喜欢上数字大屏这种“花里胡哨”的东西,仿佛只要用上“科技蓝”这样神奇的色调,就可以让一家公司焕然一新,瞬间变得科技感满满。不管数字大屏的实际意义,是用来帮助企业监控和决策,还是为了方便领导参观和视察,抑或是为了向
转眼间,2023 年已进入下半场,在这样一个时间节点下,长视频平台如爱奇艺、优酷、腾讯视频等,以及短视频平台如抖音、快手等,对大家来说早已是司空见惯的事物。然而,在我们追剧、刷弹幕的时候,很少有人会去深入思考这些平台背后的技术奥秘。直到最近,
豆瓣上的观影记录映入眼帘的那一刻,我突然意识到,看 《疾速追杀4》 居然是五月份的事情啦,而六月份到目前为止仅仅看过《千寻小姐》 这部电影,甚至今年连去电影院的次数都屈指可数,我想,这大概能证明我此刻忙碌与困顿交织在一起的心境。在某一趟下班回家的
多年前,我曾写过一篇关于 Python 动态导入的文章,当时想要解决的问题是,如何通过动态导入 Python 脚本来实现插件机制,即整个应用程序由主程序和插件两部分组成,主程序通过 importlib 模块中的 import_module 方法动态地导入一个 Python 脚本,最终通过 getattr、setattr 等方法实现反
在刘慈欣老师的《三体》小说中,整个故事是以杨冬的死亡线索展开的,而她自杀的原因是物理学不存在了。随着 GPT-4 的发布,『NLP已死』和『NLP不存在了』的声音开始不绝于耳。如果说杨冬认为物理学被颠覆源于智子的“欺骗”,那么,现在的大型语言模型对于 NLP
最近我一直在优化一个人脸识别项目,这个过程令我深感科学的尽头永远都是殊途同归。一年前,我使用 dlib 实现人脸识别时遇到了两个悬而未决的问题:一是因为人脸样本数目增加导致性能下降问题;二是如何快速地判断目标人脸是否在人脸样本中。然而,在经过虹软人脸
在某个瞬间,我忽然发觉,三体或是AI,本质上是非常相近的事物,甚至在面对任何未知领域的时候,人类总会不自觉地划分为降临派、拯救派和幸存派。姑且不论马斯克等人叫停 GPT-5 的真实动机如何,当大语言模型(LLM)裹挟着 AIGC 的浪潮气势汹汹地袭来时,你是否会
2023年三月对于金融和科技领域来说,可谓是“冰火两重天”。硅谷银行倒闭事件像一枚深水炸弹一样在金融领域扩散开来,而 OpenAI 则凭借 ChatGPT 这款产品一路“狂飙”,成为当下最负盛名的爆款话题。就在百度推出同类产品“文心一言”的前夕,OpenAI 正式发布了 G
新年的第一篇博客迟迟没有落笔,我想,大抵是因为过去一年并没有一个“圆满”的结局,而这一切就好像,你总是要写完一个句号,方能心安理得地另起一行。我猛然意识到,这场疫情无形中放大了故乡在时间和空间上的距离感。因此,面对阔别久矣的故乡,我甚至选择
作为一名软件工程师,不,或许应该叫做 YAML 工程师、Markdown 工程师、Dockerfile 工程师……等等,这绝非自谦,更多的是一种自嘲。毕竟,从入行的那一天开始,追求配置上的动态灵活,就如同思想一般刻进每个程序员的 DNA 里。可当你意识到,在这个
有时候,我们需要在容器内执行某种定时任务。譬如,Kerberos 客户端从 KDC 中获取到的 TGT 默认有效期为 10 个小时,一旦这个票据失效,我们将无法使用单点登录功能。此时,我们就需要一个定时任务来定时刷新票据。此前,博主为大家介绍过 Quartz 和 Hangfire 这样的定时任务
回顾我这些年的工作经历,面向企业(2B)和面向用户(2C)的项目都曾接触过。我个人觉得,面向企业的项目更注重业务,参与决策的人数多、周期长,目的是为企业提供生产经营价值,如缩减成本、提升效率等等,而面向用户的项目更注重体验,参与决策的人数少
周末独自前往大唐芙蓉园,心中盘桓已久的想法,于此时此地显得不合时宜,因为无论是指渐渐转凉的天气,还是指此消彼长的疫情,都俨然有一点沉默和突兀。更不必说,冬天的雾霾会让整个城市呼吸困难,蓝色的口罩像一张巨网,将相关或者不相关的人们笼络于其中。
本文是 #视频是不能 P 的系列# 的第三篇。此前,我们已经可以通过 OpenCV 或者 Dlib 实现对人脸的检测,并在此基础上实现了某种相对有趣的应用。譬如,利用人脸特征点提取面部轮廓并生成表情包、将图片中的人脸批量替换为精神污染神烦狗 等等。当然,在真实的应用场景中,
最近拜读了 Artech 大佬的新文章 《几个Caller-特性的妙用》,可以说是受益匪浅。不过,对我而言,最大的收获当属这篇文章里的第二主角,即 ActivitySource 和 Activity,这组 API 可以认为是微软针对 OpenTelemetry 规范的一种实现,即:每一个 Activity 都对应着一个 Span 。在以前的博客 《En